การแสดงภาพตัวแปรหลายตัวพร้อมกัน

เมื่อเริ่มพิจารณาตัวแปรมากขึ้น การพล็อตทุกตัวแปรพร้อมกันก็ยิ่งทำได้ยากขึ้น นอกจากใช้แกน x และ y สำหรับตัวแปรตัวเลขสองตัวแล้ว ยังสามารถใช้สีแทนตัวแปรตัวเลขตัวที่สาม และใช้การแบ่ง facet สำหรับตัวแปรเชิงหมวดหมู่ได้อีกด้วย ซึ่งนั่นคือขีดจำกัดก่อนที่พล็อตจะเริ่มตีความได้ยาก แม้จะมีพล็อตประเภทพิเศษ เช่น correlation heatmap และ parallel coordinates plot ที่รองรับตัวแปรได้มากกว่า แต่พล็อตเหล่านั้นให้ข้อมูลของแต่ละตัวแปรได้น้อยกว่า และไม่เหมาะสำหรับการแสดงภาพการทำนายของโมเดล

ในแบบฝึกหัดนี้ จะลองพล็อต scatter plot โดยแสดงราคาบ้าน ระยะทางไปยังสถานี MRT จำนวนร้านสะดวกซื้อในบริเวณใกล้เคียง และอายุของบ้าน ทั้งหมดนี้ในพล็อตเดียวกัน

taiwan_real_estate พร้อมใช้งานแล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Regression ระดับกลางด้วย statsmodels ใน Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

สร้าง facet grid สำหรับแต่ละค่า house_age_years ในชุดข้อมูล taiwan_real_estate
โดยใช้ชุดข้อมูล taiwan_real_estate วาด scatter plot ของ n_convenience เทียบกับ sqrt_dist_to_mrt_m โดยกำหนดสีตาม price_twd_msq

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Prepare the grid using taiwan_real_estate, for each house age category, colored by price_twd_msq
grid = ____(data=____,
            col=____,
            hue=____,
            palette="plasma")

# Plot the scatterplots with sqrt_dist_to_mrt_m on the x-axis and n_convenience on the y-axis
grid.map(____,
         ____,
         ____)

# Show the plot (brighter colors mean higher prices)
plt.show()

แก้ไขและรันโค้ด